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Enregistrement W2754145585 · doi:10.1111/ene.13460

Is there a benefit of mechanical thrombectomy in patients with large stroke (<scp>DWI</scp>‐<scp>ASPECTS</scp> ≤ 5)?

2017· article· en· W2754145585 sur OpenAlexaboutno aff
Pierre-François Manceau, Sébastien Soize, Matthias Gawlitza, G. Fabré, S. Bakchine, Carole Durot, Isabelle Serre, Γεώργιος Μεταξάς, Laurent Pierot

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Neurology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineModified Rankin ScaleThrombolysisOdds ratioConfidence intervalStroke (engine)Magnetic resonance imagingDiffusion MRILesionInternal medicineRadiologyIschemic strokeSurgeryIschemiaMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: Whether to withhold mechanical thrombectomy when the diffusion-weighted imaging (DWI) lesion exceeds a given volume is undetermined. Our aim was to identify markers that will help to select patients with large DWI lesions [DWI-Alberta Stroke Program Early Computed Tomography Score (DWI-ASPECTS) ≤ 5] that may benefit from thrombectomy. METHODS: From May 2010 to November 2016, 82 acute ischaemic stroke patients with DWI-ASPECTS ≤5 (43 men, 64.6 ± 14.4 years, National Institutes of Health Stroke Scale 18.4 ± 5.4) treated with state-of-the-art mechanical thrombectomy were studied. Thrombectomy alone was performed in 28 (34%) and bridging therapy in 54 (66%) patients. Recanalization was defined as a thrombolysis in cerebral infarction score 2B-3 and significant hemorrhagic transformation as parenchymal haematoma type 2 (European Cooperative Acute Stroke Study 3 classification). Pretreatment variables were compared between patients with a good (modified Rankin Scale 0-2) and a poor (modified Rankin Scale 3-6) neurological outcome at 3 months. RESULTS: Overall, 28 patients (34%) achieved good neurological outcome at 3 months. Recanalizers were significantly more likely to achieve good outcome (61% vs. 7.3%, P < 0.0001), had lower mortality (24% vs. 49%, P = 0.03) and similar rates of parenchymal haematoma type 2 (9.8% vs. 7.3%, P = 1) compared to non-recanalizers. Regression modelling identified DWI-ASPECTS >2 [odds ratio (OR) 6.93; 95% confidence interval (CI) 1.05-45.76, P = 0.04), glycaemia ≤6.8 mmol/l (OR 4.05; 95% CI 1.09-15.0, P = 0.03) and thrombolysis (OR 3.67; 95% CI 1.04-12.9, P = 0.04) as independent predictors of good neurological outcome. CONCLUSIONS: In patients with DWI-ASPECTS ≤5, two-thirds of patients experienced good neurological outcome when recanalized by state-of-the-art thrombectomy, whilst only one in 14 non-recanalizers achieved similar outcomes. Pretreatment markers of good neurological outcomes were DWI-ASPECTS >2, intravenous thrombolysis and glycaemia ≤6.8 mmol/l.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations56
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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